Graças a parcerias com os principais participantes do mercado de IoT, a editora de software de manutenção Siveco Group desenvolveu o Coswin IoT, uma plataforma que utiliza tecnologias ligadas a objetos conectados e Inteligência Artificial. A solução possibilita a coleta de dados de sensores no campo e sua integração ao CMMS, permitindo que os fabricantes visualizem soluções operacionais de manutenção preditiva hoje.
Você pode nos dizer por que o Siveco Group decidiu se interessar pela IoT?
Tudo começa com uma observação. Há alguns anos, vimos o surgimento das palavras indústria 4.0 ou fábrica do futuro. Por trás desses “rótulos”, há toda uma gama de novas tecnologias projetadas para otimizar os processos de produção, inclusive a manutenção, e torná-los mais lucrativos. É importante que você entenda para que a IoT é usada em nossos negócios: não se trata apenas de conectar um sensor a uma máquina, mas de coletar dados e integrá-los ao CMMS. Embora o uso de sensores não seja novidade, os novos recursos oferecidos pelas tecnologias de IoT revolucionaram a maneira como pensamos sobre a manutenção.
Podemos falar sobre manutenção preditiva hoje?
No passado, havia dois tipos principais de manutenção, com estratégias radicalmente opostas. A primeira, conhecida como manutenção programada ou planejada, consistia em antecipar ao máximo o desgaste ou a quebra da máquina, a fim de intervir antes que ocorressem as quebras e evitar as quebras de produção e os custos associados. A segunda, chamada de manutenção corretiva ou realizada, consistia, ao contrário, em não intervir e aguardar a quebra antes de consertar… ou substituir.
Atualmente, a IoT está mudando tudo. Estamos falando de manutenção preditiva ou antecipatória. Os sensores coletam dados em tempo real. Eles são capazes de medir informações sobre a máquina (uso, contagem, etc.) e, ao mesmo tempo, aglomerar dados sobre seu ambiente, como níveis de calor, hidrometria, choques, etc. A combinação de todos esses fatores permite medir o desgaste da máquina com muito mais precisão e, portanto, recalibrar completamente a política de manutenção da empresa.
Veja o exemplo dos fabricantes do setor aeroespacial, em que o menor recall de produção custa milhões de euros. Um dos problemas será o monitoramento de ferramentas como as chaves de fenda das asas das aeronaves, que podem se deformar sem serem visíveis a olho nu e gerar grandes defeitos nas peças produzidas. Ao conectá-las à IoT, é possível monitorar constantemente seu desgaste para detectar quando a ferramenta precisa ser consertada para evitar defeitos de fabricação.
Por que as empresas devem adotar um sistema que combine IoT e CMMS?
Os protocolos de implantação de um sistema de IoT são simples e muito rápidos: podemos conectar um parque industrial em apenas alguns dias e medir imediatamente um ROI significativo, o que não era necessariamente o caso antes.
Além de otimizar o gerenciamento da manutenção, a organização dos cronogramas de intervenção das equipes técnicas também foi aprimorada. Ao cruzar fatores ambientais e tempos de operação da máquina, o trabalho pode ser programado no momento ideal para minimizar a interrupção da produção!
Vejamos o exemplo dos banhos químicos. Normalmente, as equipes são designadas para medir o PH em intervalos regulares. Se a última medição estiver errada, o banho terá de ser esvaziado completamente, o que não só gera custos de descarte e reabastecimento, mas também tem um grande impacto no meio ambiente. Com o uso de sensores de IoT, é possível monitorar cada banho continuamente e ajustar o pH quando necessário. Isso não apenas economiza dinheiro, mas também reduz a pegada humana, o que não é pouca coisa.
Você falou sobre manutenção corretiva, isso ainda acontece hoje?
Agora você não precisa mais. Com essa estratégia, costumávamos esperar por uma pane antes de intervir para limitar os custos de manutenção. Hoje, podemos decidir não intervir de forma alguma. Ao monitorar os sinais vitais do equipamento (máquina, fábrica, edifício etc.), podemos conhecer as constantes normais, o uso e os dados de referência e, portanto, antecipar as falhas: isso também é manutenção preditiva. Dessa forma, podemos intervir somente quando necessário, sem correr o risco de perdas de produção.
A Inteligência Artificial também é um assunto para a manutenção preditiva?
Completamente! A combinação de IA e IoT não só possibilita coletar quantidades astronômicas de dados, mas também classificá-los e conectá-los para tirar conclusões. Dessa forma, os sistemas de manutenção aprendem à medida que recebem novos dados para se tornarem cada vez mais precisos.
Tomemos as turbinas eólicas como exemplo: os sensores monitoram suas medições de vibração, bem como outros dados, como clima, temperatura, umidade e vento. Os algoritmos de Inteligência Artificial então
classificam as informações úteis e inúteis e encontram correlações para prever com extrema precisão quando intervir… ou não!
Como o Grupo Siveco implementou a IoT em suas soluções de manutenção?
Assim que esses novos métodos surgiram, o Grupo Siveco participou dos grupos de reflexão organizados em torno da Indústria 4.0, a fim de tomar medidas para o futuro. Seguindo as melhores práticas que surgiram, criamos rapidamente uma linha de produtos chamada Coswin Smart Generation, incluindo a plataforma Coswin IoT.
Ao unir forças com parceiros que são especialistas em tecnologia IoT, podemos oferecer aos nossos clientes nossa experiência e a tecnologia associada para ajudá-los a gerenciar sua manutenção de forma mais eficaz. Nossa função é coletar os dados transmitidos pelos sensores, integrá-los ao sistema CMMS e introduzir a manutenção preditiva.
Entrevista com especialista – Laurent Crétot, diretor de vendas e marketing do Siveco Group.
